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app.py

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 import os
 import gradio as gr
 from mistralai.client import MistralClient
-from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage # Importe ChatMessage
+# CORREÇÃO: Importação correta para ChatMessage na versão atual da biblioteca mistralai
+from mistralai.models import ChatMessage
 
 # --- Configuração da API da Mistral ---
 
 # Acesse a chave da API a partir da variável de ambiente (o nome do Secret em maiúsculas)
+# O nome do seu Secret nas configurações do Space é 'Chat01', então a variável de ambiente é 'CHAT01'
 api_key = os.environ.get("CHAT01")
 
-# Verificação se a chave foi encontrada
+# Verificação se a chave foi encontrada e inicialização do cliente
+mistral_client = None # Começa com o cliente como None
 if not api_key:
-    # Se a chave não estiver configurada, levantamos um erro ou definimos o cliente como None
-    # Para este template, vamos imprimir um aviso e não inicializar o cliente Mistral
+    # Se a chave não estiver configurada, imprime um aviso nos logs
     print("AVISO: A chave da API Mistral (CHAT01) não está configurada nas variáveis de ambiente.")
-    print("O bot não poderá responder usando a Mistral.")
-    mistral_client = None # Define o cliente como None se a chave não for encontrada
+    print("Por favor, adicione a chave 'Chat01' nas configurações/Secrets do seu Space.")
+    # O bot não poderá responder usando a Mistral neste caso
 else:
-    # Inicialize o cliente da Mistral com a sua chave
+    # Se a chave foi encontrada, tenta inicializar o cliente
     try:
         mistral_client = MistralClient(api_key=api_key)
         print("Cliente Mistral inicializado com sucesso!")
     except Exception as e:
-        print(f"Erro ao inicializar o cliente Mistral: {e}")
-        mistral_client = None # Define o cliente como None em caso de erro na inicialização
+        # Em caso de erro na inicialização (chave inválida, etc.), imprime o erro
+        print(f"ERRO: Ocorreu um erro ao inicializar o cliente Mistral com a chave fornecida: {e}")
+        print("Verifique se a chave da API Mistral nas configurações está correta.")
+        mistral_client = None # Mantém o cliente como None em caso de erro
 
 # --- Função de Chat que usa a API da Mistral ---
 
 def chatbot_response(message, history):
     """
-    Processa a mensagem do usuário e obtém uma resposta da API da Mistral.
+    Processa a mensagem do usuário, obtém uma resposta da API da Mistral,
+    e gerencia o histórico da conversa.
     """
     # 'history' é uma lista de listas, onde cada sublista é [user_message, bot_response]
+    # Gradio passa o histórico acumulado da conversa aqui.
 
-    # Verifica se o cliente Mistral foi inicializado (se a chave da API estava disponível e válida)
+    # Se o cliente Mistral não foi inicializado (por falta ou erro na chave),
+    # retorna uma mensagem de erro e não tenta chamar a API.
     if mistral_client is None:
-        return "Desculpe, a API da Mistral não está configurada ou ocorreu um erro na inicialização. Não posso responder no momento."
+        print("Não foi possível responder: Cliente Mistral não está disponível.")
+        return "Desculpe, o serviço de inteligência artificial não está disponível no momento. Por favor, verifique a configuração da chave da API."
 
-    # Formata o histórico da conversa para o formato da API da Mistral
+    # Formata o histórico da conversa para o formato que a API da Mistral espera
     messages = []
     for human, assistant in history:
+        # Adiciona as mensagens anteriores do histórico
         messages.append(ChatMessage(role="user", content=human))
         messages.append(ChatMessage(role="assistant", content=assistant))
 
@@ -47,41 +56,46 @@ def chatbot_response(message, history):
 
     try:
         # Chama a API da Mistral para obter a resposta
-        print(f"Chamando API da Mistral com mensagem: {message}")
+        print(f"Enviando mensagem para a API da Mistral: '{message[:50]}...'") # Log para ver que a chamada está acontecendo
         chat_response = mistral_client.chat(
-            model="mistral-large-latest", # Use o nome do modelo Mistral que você deseja (ex: mistral-tiny, mistral-small, mistral-medium, mistral-large-latest)
+            # Especifique o modelo da Mistral que você deseja usar.
+            # Veja a documentação da Mistral para os modelos disponíveis.
+            # Exemplos comuns: "mistral-tiny", "mistral-small", "mistral-medium", "mistral-large-latest"
+            model="mistral-large-latest", # <-- Você pode mudar este nome de modelo
             messages=messages
         )
+        # Extrai o conteúdo da resposta do bot
         resposta_bot = chat_response.choices[0].message.content
-        print(f"Resposta da API: {resposta_bot}")
+        print(f"Recebida resposta da API (início): '{resposta_bot[:50]}...'") # Log para ver a resposta
         return resposta_bot
 
     except Exception as e:
-        print(f"Ocorreu um erro ao chamar a API da Mistral: {e}")
-        # Em caso de erro na chamada da API, retorna uma mensagem de erro
-        return f"Desculpe, ocorreu um erro ao obter a resposta: {e}"
+        # Em caso de erro durante a chamada da API (problema de conexão, erro na API, etc.)
+        print(f"ERRO: Ocorreu um erro ao chamar a API da Mistral: {e}")
+        # Retorna uma mensagem de erro amigável para o usuário na interface
+        return f"Desculpe, ocorreu um erro ao processar sua solicitação: {e}"
 
 # --- Configuração da Interface Gradio ---
 
-# Cria a interface de chat do Gradio
-# `chatbot_response` é a função que será chamada quando o usuário enviar uma mensagem
-# `inputs` define o componente de entrada (um Chatbot para histórico e um Textbox para nova mensagem)
-# `outputs` define o componente de saída (um Chatbot para exibir a conversa)
+# Cria a interface de chat usando a função que definimos
+# O Gradio ChatInterface já gerencia o histórico automaticamente
 interface = gr.ChatInterface(
-    fn=chatbot_response,
-    title="Meu Chatbot Inteligente com Mistral AI",
-    description="Converse com um modelo da Mistral AI via API.",
-    examples=[
+    fn=chatbot_response, # A função que processa as mensagens
+    title="Meu Chatbot Inteligente com Mistral AI", # Título na interface
+    description="Converse com um modelo da Mistral AI via API.", # Descrição
+    examples=[ # Exemplos de perguntas para o usuário clicar e testar
         ["Qual a capital do Brasil?"],
-        ["Explique sobre o teorema de Pitágoras de forma simples."],
-        ["Conte uma pequena história sobre um robô amigável."],
-    ]
+        ["Explique o que é inteligência artificial."],
+        ["Sugira 3 nomes para um cachorro."],
+    ],
+    # Você pode adicionar mais configurações de interface aqui, se necessário
 )
 
-# Inicia a interface Gradio
-# `launch(share=True)` cria um link público temporário (útil para testar)
-# `launch()` sem share=True roda localmente ou no Space
+# --- Lançamento da Aplicação ---
+
+# Esta parte inicia a interface Gradio.
+# No Hugging Face Spaces, a função `launch()` é chamada para iniciar a aplicação web.
 if __name__ == "__main__":
-    # No Hugging Face Spaces, o launch() é geralmente chamado sem argumentos adicionais
-    # Se estiver testando localmente e quiser um link público, use share=True
+    # O launch() sem argumentos roda a aplicação localmente ou no ambiente do Space.
+    # Se estivesse rodando localmente e quisesse um link público temporário para compartilhar, usaria interface.launch(share=True)
     interface.launch()